AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用，基于对其内部故障与振动特性关系的深入研究。OLTC 内部触头在长期使用过程中，由于机械磨损和电气腐蚀，会出现接触电阻增大、触头压力不均匀等问题。这些问题会导致 OLTC 在切换时产生的脉冲冲击力发生变化，进而影响其振动特征。例如，当触头接触电阻增大时，切换瞬间产生的电弧能量增加，引起的振动信号幅值也会相应增大。通过 AFV 传感器对这些振动信号的监测和分析，我们可以准确判断 OLTC 是否存在触头相关故障，为设备的可靠运行提供有力保障。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的成功案例分享。有载开关声纹振动销售价格
GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等)，实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上海华明的遵义长征厂区、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。智能振动声纹研究GZAFV-01型声纹振动监测与诊断系统 。
变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。
OLTC切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号，信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析，可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。
AFV 信号分析法为 OLTC 的状态监测提供了一种全新的视角。OLTC 在运行过程中，其内部触头的分 / 合操作会产生一系列复杂的物理现象，这些现象都会反映在 AFV 信号中。触头在分 / 合过程中，由于材料的消耗和机械应力的作用，会逐渐出现凹凸不平和变形，这会导致触头压力和接触电阻发生变化，进而改变 OLTC 的振动特性。通过 AFV 传感器对 OLTC 的振动信号进行持续监测和分析，我们可以实时掌握触头的状态。一旦发现振动信号出现异常变化，就可以判断出 OLTC 可能存在触头故障，及时采取措施进行处理，确保电力系统的安全稳定运行。声纹振动监测具体知识介绍。
利用 AFV 信号分析法对 OLTC 进行状态监测，需要建立完善的信号分析体系。OLTC 在运行过程中产生的振动信号是复杂的，受到多种因素的影响。我们需要通过对大量正常和故障状态下的 OLTC 振动信号进行采集和分析，建立起故障类型与信号特征之间的数据库。例如，针对触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降等不同故障类型，分别确定其对应的振动信号特征模式。在实际监测中，将采集到的 OLTC 振动信号与数据库中的模式进行比对，通过模式识别技术准确判断 OLTC 的故障类型和状态，实现对 OLTC 的智能化监测和管理。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的实时数据分析能力。怎样振动监测布置
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综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。有载开关声纹振动销售价格
